自动驾驶的两大实现路径是​​单车智能​​和​​车路协同​​。前者通过车辆自身的传感器与算法实现自主决策，后者依赖路侧基础设施与车辆的实时交互协同完成驾驶任务。​​核心差异在于技术重心（车端或路端）与规模化落地的成本效率​​。

1. ​​单车智能​​
   以特斯拉、Waymo为代表，分为两种技术分支：

   • ​​渐进式路线​​：从L2级辅助驾驶逐步升级（如特斯拉Autopilot），依赖摄像头、毫米波雷达等低成本传感器，通过数据迭代优化算法。
   • ​​跨越式路线​​：直接研发L4级以上自动驾驶（如Waymo Robotaxi），需激光雷达、高精地图等高性能硬件，但受限于极端天气适应性及地图覆盖范围。
     优势在于技术自主性强，但​​算力成本高、长尾场景（如突发障碍）处理难度大​​。

2. ​​车路协同​​
   通过5G、智能路侧设备（如信号灯、感知单元）与车辆实时共享数据，降低单车感知负担。例如中国部分城市试点中，路侧设备可提前预警盲区行人，​​减少90%的车端传感器成本​​。其瓶颈在于基础设施改造投入大、跨区域标准化难，但​​更适合城市级智慧交通系统整合​​。

当前趋势显示，两条路径正从对立走向融合：车企倾向“单车智能+适度协同”，而政策推动者更看重车路协同的公共效益。未来，​​高性价比的混合方案​​或成为主流，例如高速公路采用车路协同、复杂城区依赖增强版单车智能。技术选择需权衡成本、安全与落地速度。